Comparative study between neuromorphic implementations using Spiking Neural Network connected by Network-on-Chip
DOI:
https://doi.org/10.5335/rbca.v17i1.16019Keywords:
Hardware, Network-on-Chip, Neuromorphic Chips, PRISMA, Spiking Neural NetworksAbstract
The efficient implementation of neural networks in hardware, especially using networks-on-chip for the interconnection of spiking neural networks in neuromorphic chips, is a significant advancement in computational systems that mimic the human brain. This study conducts a systematic review on the integration of these technologies in neuromorphic chips, using the PRISMA methodology to analyze various studies and compare different hardware approaches. The results highlight the importance of energy-efficient and high-performance solutions for artificial intelligence. Despite technical challenges, neuromorphic computing is rapidly evolving, with the potential to advance several emerging technologies. The challenges include exploring neuron models, learning techniques, and interconnection and routing strategies to improve efficiency and performance.
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Copyright (c) 2025 Victor Benvenutti Cavalheiro, Beatriz Oliveira Câmara, Janaina Gonçalves Guimarães
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